基于IVOCT图像的动脉斑块识别算法研究

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基于IVOCT图像的动脉斑块识别算法研究

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基于IVOCT图像的动脉斑块识别算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章绪论	第9-18页
1.1 研究背景	第9-11页
1.2 冠状动脉成像技术	第11-13页
1.2.1 冠脉造影术	第11页
1.2.2 IVUS	第11-12页
1.2.3 IVOCT	第12-13页
1.3 IVOCT图像分析	第13-15页
1.3.1 人工分析与自动分析	第13-14页
1.3.2 当前研究现状	第14-15页
1.4 论文组织结构	第15-18页
第二章 IVOCT数据来源与图像特征	第18-25页
2.1 IVOCT系统与图像获取	第18-19页
2.2 IVOCT成像原理	第19-22页
2.2.1 相干光干涉	第19-20页
2.2.2 样品响应函数	第20-21页
2.2.3 IVOCT图像重建	第21-22页
2.3 IVOCT斑块图像特征	第22-24页
2.4 IVOCT斑块组织分类结果评价标准	第24-25页
第三章内腔轮廓自动分割	第25-33页
3.1 引言	第25页
3.2 算法设计	第25-30页
3.2.1 OTSU阈值分割	第25-26页
3.2.2 探针去除	第26-27页
3.2.3 引导丝去除	第27-28页
3.2.4 内腔轮廓精确定位	第28-30页
3.3 实验结果	第30-32页
3.4 本章小结	第32-33页
第四章血管斑块轮廓检测	第33-43页
4.1 引言	第33页
4.2 算法设计	第33-38页
4.2.1 预处理	第33-35页
4.2.2 斑块轮廓区域检测	第35-37页
4.2.3 斑块轮廓精确定位	第37-38页
4.3 实验结果	第38-41页
4.3.1 验证指标	第38-40页
4.3.2 实验结果	第40-41页
4.4 讨论	第41页
4.5 本章小结	第41-43页
第五章基于斑块轮廓与图像特征的斑块识别	第43-53页
5.1 引言	第43页
5.2 算法设计	第43-47页
5.2.1 钙化组织检测	第44-45页
5.2.2 外膜组织检测	第45-46页
5.2.3 脂质组织检测	第46-47页
5.3 实验结果	第47-52页
5.3.1 验证指标	第47-48页
5.3.2 参数标定	第48-49页
5.3.3 实验结果	第49-52页
5.4 讨论	第52页
5.5 本章小结	第52-53页
第六章基于纹理特征与机器学习的斑块识别	第53-64页
6.1 引言	第53-54页
6.2 算法设计	第54-59页
6.2.1 基于灰度共生矩阵的纹理特征提取	第54-55页
6.2.2 基于小波分解的纹理特征提取	第55-57页
6.2.3 特征选择	第57页
6.2.4 随机森林算法	第57-59页
6.3 实验结果	第59-62页
6.3.1 算法参数	第59页
6.3.2 验证指标	第59-60页
6.3.3 实验结果	第60-62页
6.4 讨论	第62-63页
6.5 本章小结	第63-64页
第七章总结与展望	第64-66页
7.1 总结	第64-65页
7.2 展望	第65-66页
致谢	第66-67页
参考文献	第67-71页
作者简介	第71页

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